火山引擎谭待：大模型的超低定价，来自对技术的信心

　　“降价的基本逻辑是%%*%，我们有信心用技术手段降低成本#%，市场也需要更低价的大模型*##**。”

　　5月15日#%%%，字节跳动豆包大模型在火山引擎原动力大会上正式发布*@#*%。火山引擎总裁谭待在接受媒体采访时*@，谈到了大模型的定价策略#*@##。

　　豆包大模型的超低价格引发行业震动#@。据悉@@，豆包主力模型的推理输入价格只有0.0008元/千Tokens**，比行业便宜99.3%*##*。对此#@*%，谭待坦言@@%@，“降价是用技术优化成本来实现的*%%@*。如果只是补贴@*%%*，用亏损换收入是不可持续的%@，火山引擎不会走这条路*%。”

　　据介绍@#@#@，大模型推理成本的优化**#**，技术上有很多手段*%*。首先是模型本身#*#，模型结构、训练方法都可以持续改进*#@，包括业界很关注的MoE(混合专家模型)@#，就是优化推理成本很好的解决方案#%。

　　其次是工程上的优化%*#。大模型的调用量越大*%#@#，优化推理成本的空间也越大#%。以前的模型都是单机推理*@*#，大模型用的是分布式推理%*%#。所以如果能把各种各样的底层算力用得更好%%#*%，推理成本就会大大降低**#。

　　谭待进一步解释说*@#%#，豆包大模型平均每天处理1200亿Tokens文本、生成3000万张图片#*@*%，这里有不同的负载%%，可以把不同任务混合在一起@*%@*，互相错峰@#，通过智能调度把它们的利用率都跑得很高#@@#，就能极大地提升资源利用率%*，实现整体成本的优化@*。

　　另外以字节内部业务为例*#，飞书的主要流量高峰在工作时间%@@%*，抖音在下班后休闲时间的流量更高*@#**，这些不同业务的大模型推理@%#@%，也能根据业务特点错峰使用@@#，就可以降低成本%#*%。

　　对于“大模型开始价格战”的说法@#%*#，谭待认为%%%*，大模型市场仍在发展初期@%，远远没到激烈竞争的阶段#@#。“池塘有多大**@%#，鱼就有多大**@%，现在整个池塘还在培养的过程##@**。”

　　“一个人现在创业%*@*%，如果要花1万块钱调用大模型@%%，可能会觉得有点贵*%。我们把价格降到1%都不到*@%，100块钱就能用起来##%*，他的想法也就更容易尝试@###。”谭待表示#%@，企业的AI转型充满不确定性#@#@，试错成本要尽量低*%，才能更快更多地实现大模型的应用落地*%，从而让整个行业受益*#***。